Couchbase vs Aerospike: Escolhendo o banco de dados vetorial certo para seus aplicativos de IA
O que é um Banco de Dados Vetorial?
Antes de compararmos Couchbase e Aerospike, vamos primeiro explorar o conceito de bancos de dados vetoriais.
Um banco de dados vetorial é projetado especificamente para armazenar e consultar vetores de alta dimensão, que são representações numéricas de dados não estruturados. Esses vetores codificam informações complexas, como o significado semântico de texto, as características visuais de imagens ou atributos de produtos. Ao permitir buscas por similaridade eficientes, os bancos de dados vetoriais desempenham um papel fundamental em aplicações de IA, possibilitando análises e recuperação de dados mais avançadas.
Casos de uso comuns para bancos de dados vetoriais incluem recomendações de produtos em e-commerce, plataformas de descoberta de conteúdo, detecção de anomalias em cibersegurança, análise de imagens médicas e tarefas de processamento de linguagem natural (NLP). Eles também desempenham um papel crucial na Geração Aumentada por Recuperação (RAG), uma técnica que aprimora o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer conhecimento externo para reduzir problemas como alucinações de IA.
Há muitos tipos de bancos de dados vetoriais disponíveis no mercado, incluindo:
- Bancos de dados vetoriais criados especificamente para esse fim como Milvus, Zilliz Cloud (Milvus totalmente gerenciado)
- Bibliotecas de busca vetorial como Faiss e Annoy.
- Bancos de dados vetoriais leves como Chroma e Milvus Lite.
- Bancos de dados tradicionais com complementos de busca vetorial capazes de realizar buscas vetoriais em pequena escala.
Couchbase é um banco de dados distribuído, multimodelo, NoSQL e orientado a documentos, com recursos de busca vetorial como complemento. Aerospike também é um banco de dados NoSQL distribuído e escalável com busca vetorial adicionada. Este post compara seus recursos de busca vetorial.
O que é Couchbase? Uma Visão Geral
Couchbase é um banco de dados NoSQL distribuído e de código aberto para cloud, mobile, IA e edge computing. Ele combina o melhor dos bancos de dados relacionais com a flexibilidade do JSON. Couchbase também permite que você faça busca vetorial, embora não tenha índices vetoriais nativos. Desenvolvedores podem armazenar embeddings vetoriais—representações numéricas geradas por modelos de machine learning—dentro de documentos Couchbase como parte de sua estrutura JSON. Esses vetores podem ser usados em casos de uso de busca por similaridade, como sistemas de recomendação ou geração aumentada por recuperação, ambos baseados em busca semântica, em que encontrar pontos de dados próximos uns dos outros em um espaço de alta dimensão é importante.
Uma forma de fazer busca vetorial no Couchbase é usando Full Text Search (FTS). FTS é projetado para busca de texto, mas pode ser usado para busca vetorial convertendo dados vetoriais em campos pesquisáveis. Por exemplo, vetores podem ser tokenizados em dados semelhantes a texto e o FTS pode indexar e buscar com base nesses tokens. Isso fornecerá uma busca vetorial aproximada e uma forma de consultar documentos com vetores que são próximos em similaridade.
Alternativamente, desenvolvedores podem armazenar os embeddings vetoriais brutos no Couchbase e fazer os cálculos de similaridade vetorial no nível da aplicação. Isso significa recuperar documentos e calcular métricas como similaridade de cosseno ou distância euclidiana entre vetores para encontrar as correspondências mais próximas. Dessa forma, Couchbase será usado como armazenamento para vetores e a aplicação lidará com a matemática.
Para casos de uso mais avançados, alguns desenvolvedores integram o Couchbase com bibliotecas ou algoritmos especializados que permitem a pesquisa vetorial. Essas integrações permitem que o Couchbase gerencie o armazenamento de documentos e que as bibliotecas externas façam as comparações vetoriais reais. Dessa forma, o Couchbase ainda pode fazer parte de uma solução que realiza pesquisa vetorial.
Ao usar essas abordagens, o Couchbase pode ser usado para funcionalidade de pesquisa vetorial e ser uma opção flexível para vários casos de uso de IA e aprendizado de máquina que exigem pesquisa por similaridade.
O que é o Aerospike? Uma visão geral
Aerospike é um banco de dados NoSQL para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele adicionou suporte para indexação e pesquisa vetorial, portanto é adequado para casos de uso de banco de dados vetorial. O recurso vetorial é chamado Aerospike Vector Search (AVS) e está em Preview. Você pode solicitar acesso antecipado à Aerospike.
O AVS oferece suporte apenas a índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para pesquisa vetorial. Quando atualizações ou inserções são feitas no AVS, os dados do registro, incluindo o vetor, são gravados no Aerospike Database (ASDB) e ficam imediatamente visíveis. Para a indexação, cada registro deve ter pelo menos um vetor no campo vetorial especificado de um índice. Você pode ter vários vetores e índices para um único registro, para poder pesquisar os mesmos dados de diferentes maneiras. A Aerospike recomenda atribuir registros inseridos ou atualizados por upsert a um conjunto específico para que você possa monitorá-los e operar sobre eles.
O AVS tem uma forma única de criar o índice: ela é concorrente em todos os nós AVS. Enquanto as atualizações de registros vetoriais são gravadas diretamente no ASDB, os registros de índice são processados de forma assíncrona a partir de uma fila de indexação. Isso é feito em lotes e distribuído por todos os nós AVS, portanto usa todos os núcleos de CPU no cluster AVS e é escalável. O desempenho de ingestão depende muito da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
Para cada item na fila de indexação, o AVS processa o vetor para indexação, constrói os clusters para cada vetor e os confirma no ASDB. Um registro de índice contém uma cópia do próprio vetor e os clusters desse vetor em uma determinada camada do grafo HNSW. A indexação usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo de instrução única, múltiplos dados.
O AVS faz consultas durante a ingestão para “pré-hidratar” o cache do índice, porque os registros nos clusters são interconectados. Essas consultas não são contabilizadas como solicitações de consulta, mas aparecem como leituras na camada de armazenamento. Dessa forma, o cache é preenchido com dados relevantes e pode melhorar o desempenho das consultas. Isso mostra como o AVS lida com dados vetoriais e cria índices para pesquisa por similaridade, de modo que possa escalar para pesquisas vetoriais de alta dimensionalidade.
Principais diferenças
Ao escolher entre Couchbase e Aerospike para pesquisa vetorial, há vários fatores a considerar. Vamos detalhar isso para ajudar você a decidir.
Em termos de metodologia de pesquisa, o Couchbase não tem índices vetoriais nativos, mas possui alternativas para pesquisa vetorial. Ele usa Full Text Search (FTS) convertendo dados vetoriais em campos pesquisáveis. Os desenvolvedores também podem armazenar embeddings vetoriais brutos e fazer cálculos de similaridade no nível da aplicação. O Aerospike tem recursos dedicados de pesquisa vetorial. Ele tem índices Hierarchical Navigable Small World (HNSW) para pesquisa vetorial. O recurso Aerospike Vector Search (AVS) é para pesquisas vetoriais de alta dimensionalidade.
Para manipulação de dados, o Couchbase combina recursos de bancos de dados relacionais com a flexibilidade do JSON. Ele permite armazenar embeddings vetoriais em documentos JSON. O Aerospike é voltado para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele oferece suporte a vários vetores e índices por registro, para que você possa ter várias abordagens de pesquisa.
Escalabilidade e desempenho são fundamentais. Como um banco de dados NoSQL distribuído, o Couchbase é projetado para escalabilidade. Mas o desempenho da busca vetorial depende da implementação. O Aerospike faz indexação simultânea em todos os nós AVS, portanto usa todos os núcleos de CPU no cluster. O desempenho de ingestão depende da memória do host e da configuração da camada de armazenamento.
As opções de flexibilidade e personalização são diferentes. O Couchbase oferece flexibilidade na implementação de busca vetorial, para que você possa escolher entre recursos integrados e soluções personalizadas. Ele suporta integração com bibliotecas especializadas para recursos de busca vetorial mais avançados. O Aerospike tem uma solução dedicada de busca vetorial com AVS e permite múltiplos vetores e índices por registro para configurações de busca flexíveis.
A integração e o suporte ao ecossistema também são importantes. O Couchbase suporta cenários de nuvem, mobile, IA e computação de borda. Ele pode ser integrado a bibliotecas externas para mais funcionalidade de busca vetorial. O Aerospike é voltado para aplicações de alto desempenho em tempo real, e o AVS se integra diretamente ao banco de dados principal do Aerospike.
A facilidade de uso é diferente. O Couchbase requer implementação personalizada para busca vetorial, o que adiciona complexidade. Os desenvolvedores precisam fazer cálculos de similaridade vetorial se estiverem usando a abordagem de armazenamento bruto. O Aerospike tem uma solução dedicada de busca vetorial, o que simplifica a implementação. Mas o AVS está atualmente em Preview e requer solicitação de acesso antecipado.
Considerações adicionais: o Couchbase é bom para sistemas de recomendação e geração aumentada por recuperação. Ele permite que os desenvolvedores implementem busca vetorial usando conceitos de banco de dados com os quais já estão familiarizados. O Aerospike oferece visibilidade imediata dos dados vetoriais após gravações ou atualizações. Ele usa extensões vetoriais (AVX) para processamento paralelo durante a indexação e estratégia de pré-hidratação para popular o cache do índice, o que pode melhorar o desempenho das consultas.
Quando Usar Cada Um
O Couchbase é indicado para situações em que a flexibilidade e a versatilidade dos dados são fundamentais. É bom para projetos que precisam de uma combinação de recursos tradicionais de banco de dados e busca vetorial, especialmente ao trabalhar com documentos JSON. O Couchbase é excelente para situações em que você precisa adicionar busca vetorial a aplicações existentes que já usam estruturas de dados baseadas em JSON. É perfeito para sistemas de recomendação, recuperação de conteúdo e aplicações que podem armazenar e consultar dados estruturados e não estruturados junto com embeddings vetoriais. Escolha o Couchbase quando você precisar de um banco de dados que possa lidar com muitos tipos de dados e métodos de consulta e estiver disposto a implementar busca vetorial personalizada ou integrar bibliotecas externas para operações vetoriais mais avançadas.
O Aerospike é indicado quando você precisa de uma solução dedicada de busca vetorial de alto desempenho para aplicações em tempo real. É bom para casos de uso que exigem processamento rápido e eficiente de dados vetoriais de alta dimensionalidade em escala. O recurso Vector Search (AVS) do Aerospike é excelente para machine learning, inteligência artificial e analytics avançado, onde buscas por similaridade são críticas. Escolha o Aerospike quando a busca vetorial for seu foco principal e você precisar lidar com grandes volumes de dados vetoriais com baixa latência. É perfeito para projetos que precisam de indexação simultânea em múltiplos nós e podem se beneficiar de aceleração de hardware para processamento vetorial.
Resumo
Os pontos fortes do Couchbase estão em sua flexibilidade, suporte a JSON e capacidade de adicionar busca vetorial a um banco de dados NoSQL. Ele dá aos desenvolvedores a liberdade de implementar busca vetorial personalizada dentro de um ambiente de banco de dados familiar. O Aerospike se destaca com seu recurso dedicado de busca vetorial, otimizado para aplicações em tempo real de alto desempenho. Ele possui indexação e busca vetorial integradas, tornando-o uma ótima escolha para busca vetorial especializada.
Escolha entre Couchbase e Aerospike com base em seus casos de uso, tipos de dados e requisitos de desempenho. Se você precisa de um banco de dados flexível que possa lidar com muitos tipos de dados e busca vetorial junto com outras operações de banco de dados, Couchbase pode ser o caminho a seguir. Se a busca vetorial de alto desempenho em aplicações em tempo real é seu foco principal, Aerospike pode ser mais adequado. Considere sua infraestrutura existente, a experiência da sua equipe de desenvolvimento e os requisitos da sua aplicação ao tomar sua decisão. Lembre-se de que a melhor escolha será aquela que se ajusta às necessidades e aos objetivos de longo prazo do seu projeto.
Embora este artigo forneça uma visão geral de Couchbase e Aerospike, é essencial avaliar esses bancos de dados com base no seu caso de uso específico. Uma ferramenta que pode ajudar nesse processo é o VectorDBBench, uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para comparar o desempenho de bancos de dados vetoriais. Em última análise, um benchmarking completo com conjuntos de dados e padrões de consulta específicos será essencial para tomar uma decisão informada entre essas duas abordagens poderosas, porém distintas, para busca vetorial em sistemas de bancos de dados distribuídos.
Usando o VectorDBBench de código aberto para avaliar e comparar bancos de dados vetoriais por conta própria
VectorDBBench é uma ferramenta de benchmarking de código aberto projetada para usuários que precisam de sistemas de armazenamento e recuperação de dados de alto desempenho, especialmente bancos de dados vetoriais. Esta ferramenta permite que os usuários testem e comparem o desempenho de diferentes sistemas de bancos de dados vetoriais, como Milvus e Zilliz Cloud (o Milvus gerenciado), usando seus próprios conjuntos de dados e determinem o mais adequado para seus casos de uso. Usando o VectorDBBench, os usuários podem tomar decisões informadas com base no desempenho real do banco de dados vetorial, em vez de depender de alegações de marketing ou evidências anedóticas.
VectorDBBench é escrito em Python e licenciado sob a licença de código aberto MIT, o que significa que qualquer pessoa pode usá-lo, modificá-lo e distribuí-lo livremente. A ferramenta é mantida ativamente por uma comunidade de desenvolvedores comprometidos em melhorar seus recursos e desempenho.
Baixe o VectorDBBench de seu repositório GitHub para reproduzir nossos resultados de benchmark ou obter resultados de desempenho em seus próprios conjuntos de dados.
Dê uma olhada rápida no desempenho dos principais bancos de dados vetoriais no Leaderboard do VectorDBBench.
Leia os blogs a seguir para saber mais sobre avaliação de bancos de dados vetoriais.
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